扫码阅读
手机扫码阅读

使用pandas_profiling对数据探索性分析

86 2024-10-27

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文:使用pandas_profiling对数据探索性分析
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号
pandas_profiling摘要

pandas_profiling简介

pandas_profiling是一个基于pandas的数据分析工具,它可以快速分析DataFrame数据并生成报告,简化数据分析流程。其功能包括计算统计量、绘制频数分布直方图、检测缺失值、相关性检测、异常值标注和生成图表等,有助于数据分析和特征工程。

安装pandas_profiling

通过pip命令安装pandas_profiling后,可通过import语句导入使用。

pandas_profiling使用

使用pandas_profiling非常简单,只需对DataFrame调用profile_report方法。生成的报告包括数据概览、变量统计量、相关性、缺失值和警告等内容,使得用户能快速了解数据集的情况。

为报告设置标题

可以使用title参数设置报告的自定义标题。

保存报告到文件

使用to_file方法可以将报告保存为html文件。

自定义报告内容

minimal参数可以控制报告内容,设为True时将只包含概览和变量分析,也可以单独控制展示的内容。适用于简单和复杂的数据集,帮助快速探索数据关系。

想要了解更多内容?

查看原文:使用pandas_profiling对数据探索性分析
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号